IN1213 Modelos avanzados de analítica de datos

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de reconocer y entender el contexto y aplicación
del Big Data, así como las técnicas de analítica requeridas para la toma de decisiones en la
empresa. De igual manera, identificará y entenderá la naturaleza, características y aplicación
en el contexto del Big Data de algoritmos de clasificación, así como del algoritmo de análisis
multivariado de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS, Partial Least Squares), reconociendo los
fundamentos del diseño de experimentos, para la estructuración de modelos de decisión en

IN3344 Sensores y actuadores

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de identificar las características estáticas y
dinámicas de los sensores, así como las diferencias entre sensores y transductores. Diseñará,
construirá y calibrará un sensor digital para la medición de alguna variable física como
distancia, temperatura, presión, entre otras. Asimismo, reconocerá y entenderá los principios
fundamentales del electromagnetismo y su aplicación en el diseño y funcionamiento de los
actuadores electromagnéticos, con la finalidad de integrar los conocimientos adquiridos en el

IN3352 Robótica avanzada

Al concluir la asignatura el alumno será capaz de integrar conocimientos multidisciplinarios
de las áreas de ingeniería eléctrica, electrónica, mecánica y computacional, así como los
conceptos de operación, modos de interface, sensores y actuadores, desarrollando aplicaciones
de control automático de funciones complejas, para implementar en programas embebidos
mecanismos de control y retroalimentación en tiempo real.

IN3342 Planeación y control de la producción

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de diseñar, analizar y mejorar sistemas de
planeación y control que soporten la operación del sistema de producción de una empresa a un
nivel de desempeño competitivo, utilizando métodos de pronósticos para soportar diferentes
operaciones de manufactura, con la finalidad de determinar el sistema más adecuado para los
diferentes ambientes productivos y de mercado, elaborando un plan agregado de la producción
y un programa maestro de producción (MPS)

IN2101 Planeación estratégica y operacional

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de identificar los elementos esenciales para la
toma de decisiones estratégicas en operaciones de negocio, analizando los diferentes
componentes de prospectiva macro y micro, para el diseño de estrategias competitivas
sostenidas. Asimismo analizará, identificará y diseñará estrategias y directrices para sofisticar
los elementos clave que puedan dar una ventaja competitiva, con el fin de mejorar la posición
estratégica de la organización para competir en diferentes entornos.

IN1217 Modelos de analítica predictiva

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de entender el contexto y aplicación del
Big Data y las técnicas de analítica en la toma de decisiones en la empresa, revisando su
naturaleza, características y aplicación en el contexto de algoritmos de análisis de regresión
lineal simple y múltiple, de regresión logística binaria, así como de los algoritmos de
pronóstico o forecasting de series de tiempo y modelos autorregresivos, para desarrollar las
competencias necesarias que permitan utilizar los algoritmos apropiados en la resolución de